先分享一个故事。
我入职的第一年，对业务线的产品才刚熟悉。某天，领导给我派了个活，让我针对产品的某个功能做个用户调研，形成一份调研报告。
于是我跑到客户现场，硬是抓了几个人，掏出我预先准备好的问题，挨个提问、记录，耗费了一个下午的时间才完成。
回到公司，我还要整理每份调研记录，提炼关键要点和数据指标，再费尽心思输出为一份报告。
当时我认为，做用户研究这件事，真的太累了。起码有以下几个难点。
第一，要在茫茫人海里找到恰好符合你用户画像的那几个受访者，有时候实在找不到，就只能硬着头皮做调研。
第二，一个人在你对面，你要在20分钟内尽可能多地获取有效信息。保持专注，控制节奏，注意对方的表情和语气，在适当的时候追问，每个细节都要把控好。
第三，访谈结束之后。对着录音或者文字稿梳理，一小时的访谈，整理出来可能要三四个小时。抽出观点、聚类、归纳、写报告，才算勉强完成。
好在，旧的时代正在褪去它的底色，我们完全可以采用更聪明的方式做访谈和调研。
最近在小红书上，我偶然刷到了Aquria.AI这个平台。介绍写的是专注于用户研究与洞察，可以通过智能化的方式，极大程度上缩短访谈周期，实现自动化数据采集。
产品有几大核心模块，其中一个叫Quria，是一个AI访谈主持。它能做的事不是陪你聊天，而是替你做用户研究。
一针见血，切中了我的需求。
Aquria.AI的平台上，分为4种产品形态：AI访谈主持Quria、AI研究助理Auxio、AI数据探针Datavibe、被访者招募Nexia。
其中，真正构成核心能力的是AI访谈主持Quria和AI研究助理Auxio。两者对应了两种不同的研究路径：一种是由AI直接完成从提问到追问、分析、输出的全流程访谈；另一种则更像「人机协作」，由真人研究员主导访谈，AI研究助理在旁边实时辅助记录、提炼洞察、整理分析。
前者更强调效率+规模化，后者则保留了真人访谈中的情绪感知和临场判断。
我主要玩的是Quria，你可以把它理解成，一个会自己追问、自己整理、自己出报告的AI访谈系统。
有六件事可以交给它：创建研究项目、生成访谈提纲、主持访谈、动态追问、结构化分析、生成研究报告。
但Quria跟普通AI聊天有一个根本性的差异。
普通AI聊天是一问一答式的，不会主动推进对话，不会围绕一个研究目标去深挖。Quria则是围绕研究目标主动推进访谈，甚至主导整个对话的节奏和深度。
这个差异非常关键。因为做过访谈的人都知道，最难的不是提问，是临场追问、随机应变。
众所周知，我在白天是产品牛马，但一到下班时间，我就是健身老炮。平时健身，我会用一款健身辅助工具：训记。纵观市面上这么多产品，我发现没有其他让我觉得更亮眼、或者更小而美的产品了。
但这只是我的看法，假如我要做个新的健身辅助工具，我需要知道别人的需求是怎么样的，买单意愿如何。
于是，索性借这个机会，让Quria帮我完成这个调研吧。我给的调研主题是：健身APP付费会员续费意愿与阻碍因素深度调研。
创建项目的时候，我本来以为就是填个表单、选几个选项就完事了。但实际上，Quria给我的是一个完整的研究框架。
用户需要提前定义研究目标、研究背景、用户标签、访谈场景、招募方式。
传统的用户研究工具，大部分解决的是记录问题，帮你转录、打标签、整理，但Quria已经开始介入研究设计了。
30分钟的访谈，AI自动规划了十几个问题，而且不是随便列的，是从使用经历到续费决策的完整逻辑链。
在这个过程中，用户可以随时增设追问项，如果希望对某个因素深挖，可以在该问题上反复追问。
而且，有完整的追问链路。比如，有个问题是「您目前使用的是哪款健身APP的会员服务」，后面跟着的是「您当初是因为什么原因决定开通这个健身APP的会员」。如果用户说因为某个功能，它会追问「开通会员后，您最常使用的功能有哪些」。如果用户说有些功能没用过，它会追问「有没有哪些会员功能您开通后几乎没用过，为什么」。
这些完全是AI构思的问题，从提问的角度来看，非常像一个有研究经验的人在搭访谈框架。
比较骚的是，它还会智能推荐追问建议。
创建完项目之后，它开始自动生成访谈提纲。
提纲的逻辑是完整的。从浅到深，从使用场景的铺垫，到具体功能的接受度，再到抵触心理的来源，逐层深入。
每个问题可以自由编辑提问内容、追问策略、追问强度、辅助展示项，可以上传图片辅助用户理解。
从用户的角度来看，在接受访谈时，如果是和人面对面聊，会比较枯燥。但如果有一些图像或者选项提示，增强记忆刺激，会是一种新奇的体验。
访谈环节，是我这次测试最期待的部分。
我原本以为，它可能就是按脚本念问题，念完就完了。结果实际体验下来，却令我有点意外。
当我在访谈中提到「功能与价格需要平衡」的时候，它没有跳到下一题，而是追问了另一个问题：「具体是哪些功能的缺失或不足，让您在考虑续费时产生了犹豫？」
这个问题问得非常准，Quria在理解我的回答，并从中提取关键信息，然后生成有针对性的追问，这就是上下文理解。
用户研究最重要的洞察，很多时候都藏在第二层、第三层的回答里。用户说我觉得价格有点贵，这只是第一层“What”。第二层“Why”和“How”，是跟竞品比觉得贵，还是觉得功能配不上价格？真正的洞察都在这些追问里。
访谈的本质上就是沟通，而沟通是有艺术的，如果你不知道对方想听的是What、How还是Why，问得再多只是徒劳。
整个访谈耗时二十几分钟，对我来说，AI提问会让我觉得更舒服，没有压力，随心而言。
访谈之后，可以查看幸运的受访者、详细的访谈记录、高度提炼的报告、以及结构化的表格。
有一个非常细节的功能，在我测试的时候，不小心被我发现了。由于AI访谈无法直接控制受访者的行为，可能出现刷访谈的情况，因此系统会对疑似重复提交的访谈自动标记，降低人工核查成本。
访谈记录全过程都被转录为文字，如果想要更有价值的总结，可以让AI继续生成报告。报告中的数据都能关联原始引用出处，辅助用户追溯历史访谈内容。
在内容上，这份报告还展示了更多亮点：
结构化能力。对所有访谈内容转录后进行观点聚类，将不同受访者提到的相似问题归到了一起。
洞察归纳。从多个受访者的回答中提炼出了共同点，用户不是不需要AI，而是需要一个「让我觉得这个AI是我自己在用」的产品体验。这种总结是有研究味道的。
此外，还有一个非常好的功能， 在表格中为访谈内容打标，提炼出访谈对象最关心的关键词。
讲完了体验，我想聊聊我真正觉得有意思的地方。
过去这两年，AI更多是在替代内容生产。写文案，做图，剪视频，生成PPT，这些都是内容侧的。
但现在，AI开始进入「用户理解」这个领域了。
这是一个很大的变化。
因为用户研究的特殊性在于，它不是在跟文本打交道，而是在跟人打交道。你要理解用户的动机，你要捕捉情绪的微妙变化，你要从碎片化的表达里提炼出结构化的洞察。这些能力，过去我们认为只有人才能做到。
但Quria正在尝试把这一整套流程AI化。提问、追问、归纳、洞察、总结。
还不能说它已经完全做到了，但方向是对的，也是我觉得很有前景的。
未来很多基础用户研究，可能真的会变成「一个研究员加上大量AI主持」的模式。研究员负责设计研究框架，把控关键判断，AI负责执行大部分的标准访谈和初步分析。研究效率会提升一个量级，研究成本会下降一个量级。
过去很多团队不做用户研究，不是因为不想做，是因为做不起。一次完整的深访项目，从招募到执行到出报告，两到四周是常态，几万到十几万的预算是常态。如果你只是一个十个人的创业团队，这笔账根本算不过来。
但如果AI能让整个周期压缩到24到48小时呢？如果成本下降一个量级呢？
那用户研究就不再是大厂的专属奢侈品了。
这可能是Quria这类产品真正有价值的地方。
坦率的讲，产品经理、用户研究员、创业团队、独立开发者、品牌策略团队，这些做用户洞察的人都很适合。
但我觉得尤其适合的是那种，没有完整研究团队，但又想快速获得用户反馈的团队。
你不是大厂，你没有十几人的用研团队，你甚至没有一个专职的研究员。但你得知道用户在想什么。以前这件事很难，现在可能有了一条新的路径。
以前大家觉得AI最多写写文案，最多帮你整理个会议纪要。
现在它已经开始替你做访谈了，替你去追问用户了，替你整理洞察了。
Quria不一定已经完全成熟了。每个产品都有自己的成长曲线。但它让我第一次明显感觉到，AI用户研究这件事，开始进入真正可落地的阶段了。
不再是PPT里的概念，不再是demo里的录屏。
是可以真的建一个项目，生成一份提纲，跑完一场访谈，拿到一份报告。
如果你对这个方向感兴趣，可以在Web端搜索Aquria.AI的官网看看。
我不知道读到这里的你是产品经理，还是创业者，或者只是一个对AI好奇的人。但我觉得我们都面临同一个问题，怎么更好地理解用户。
以前这个问题很难回答。
但现在，似乎已经有了脉络。
